PREDICTIVE MAINTENANCE
»Wir möchten unsere Wartungszeiten verkürzen …«
(Anforderung unseres Kunden)
Basis für eine gute Vorhersage ist ein sauberer Datensatz. Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Daten zu organisieren. Durch Interpolationstechniken, statistische Messungen und Qualitätsprüfungen sorgen wir dafür, dass Auswertungen auf Ihren Daten valide Ergebnisse liefern. Mittels Zeitreihen-, Korrelations- und Eigenkomponentenanalysen finden wir die Charakteristika in Ihren Datenschätzen. Somit machen wir Zusammenhänge sichtbar, die normalerweise in einer großen Datenmenge untergehen würden.
Die Datenmengen, die bei Sensoraufzeichnungen anfallen, können erheblich sein. Deshalb müssen Daten nicht nur in verteilten Systemen intelligent abgespeichert werden, sondern auch zeitnah für das Monitoring zur Verfügung stehen. Bei großen Datenmengen setzen wir auf das Hadoop Ökosystem sowie auf verteilte Berechnungen mit Hilfe von Apache Spark. Für Cloud-Lösungen setzen wir auf German Cloud mit in Deutschland gehosteten Rechnern.
Wir optimieren Ihre Daten mit Werkzeugen des maschinellen Lernens. Mit Hilfe von neuronalen Netzen bekommt Ihre Produktion ein „Gedächtnis“ und kann Abläufe nachvollziehen sowie Tendenzen erkennen. In Testszenarios werden die lernenden Systeme evaluiert und bei Erreichen einer bestimmten Erkennungsrate in Ihr System übernommen.
Aus allen gewonnen Erkenntnissen entwickeln wir Ihre Predictive Maintenance Lösung – je nach Bedarf in den Varianten kostenoptimiert oder laufzeitoptimiert – und reduzieren die Ausfallzeiten auf Ihren Maschinen. Während des Projektes stehen Sie in sehr engem Kontakt mit den Entwicklern, damit alle relevanten Abläufe während der Produktion berücksichtigt werden.
Unsere Lösung entwickeln wir nach dem Modell Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) sowie dessen Erweiterung Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics (ASUM-DM). Zentraler Punkt ist das „Business Understanding”, das in einer stetigen Wechselwirkung mit der Datenaufbereitung und -modellierung steht.
Predictive Maintenance ist ein spannendes Thema – auch für die Forschung. Wir suchen laufend Industriepartner, welche diesen innovativen Forschungszweig in Zusammenarbeit mit der Universität Ulm vorantreiben.
Interesse? Dann nehmen Sie hier mit uns Kontakt auf.
Bereits seit 1992 unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Produktionsprozesse zu optimieren. In all den Jahren hatten wir das große Glück, für Betriebe aus den verschiedensten Branchen arbeiten zu dürfen. So konnten wir eine Menge Erfahrungen sammeln. Unsere Success Stories erzählen von ausgewählten Projekten und ihren Herausforderungen – und von den Lösungen, die wir entwickelt und erfolgreich eingesetzt haben.